可解释的人工智能在信用风险评估中的应用：平衡透明度与预测性能

信用风险评估是金融决策的基石，指导贷款审批、利率确定和资本配置策略。尽管机器学习和深度学习模型在预测准确性上优于传统统计技术，但其黑箱性质常常削弱信任、可解释性和合规性。本研究探讨将可解释的人工智能（XAI）集成到信用风险建模中的方法，旨在增强透明度的同时保持强大的预测性能。我们提出了一个混合框架，结合梯度提升和神经网络模型，以及后置可解释性工具，如SHAP（Shapley加法解释）和LIME（局部可解释模型无关解释），并使用天生可解释的模型如决策树和逻辑回归。通过在基准信用数据集上评估准确性、公平性与可解释性之间的权衡，我们证明XAI方法可以在不显著降低预测能力的情况下，提供可行的借款人违约风险洞见。此外，我们讨论了可解释性在确保合规性、促进贷款决策公平性和增强利益相关者信任方面的作用。研究结果表明，透明且高性能的模型可以加强风险管理实践，并支持金融领域的负责任创新.